PromptForge 🔨

一款生成、分析并系统测试提示词的 AI 提示工程工作台

不要再从头开始编写提示词了。让 AI 帮助你打造更优质的提示词，然后对其进行系统的验证。采用 Go 语言构建，确保速度与可靠性。

🎮 体验交互式演示

为什么选择 PromptForge？

大多数提示工具不过是功能增强的文本编辑器。而 PromptForge 将工程化规范引入提示词开发中：

• ✨ 智能提示词生成：基于 AI 的提示词创作，提供智能化建议
• 🔍 高级提示词分析：在实际测试前即可获得优化反馈
• 🧪 系统化评估：自动创建全面的测试套件
• 📊 性能分析：跟踪不同场景下的效果表现
• 📚 版本控制：再也不用担心丢失有效的提示词

快速入门

一行 Docker 部署命令：

docker run -d -p 8080:8080 -e ANTHROPIC_API_KEY="your-key" ghcr.io/insaanimanav/prompt-forge:main

或者克隆后运行：

git clone https://github.com/insaanimanav/promptforge.git
cd promptforge && ./start.sh

打开 http://localhost:8080 即可开始打造更优质的提示词。

核心功能

✨ AI 驱动的提示词生成

• 智能创作：AI 助力从零开始构建高效提示词
• 智能建议：根据上下文提供提示词优化建议

🔍 高级提示词分析

• 快速评审：即时给出优化建议
• 深度分析：全面评估提示词并打分
• 最佳实践校验：对照成熟的提示工程原则进行检查

🧪 系统化评估引擎

自动生成全面的测试套件，包括：

• 鲁棒性：边缘情况、拼写错误、输入变体
• 安全性：检测偏见、抵御有害内容
• 准确性：事实正确性验证
• 创造性：新颖思维场景测试

⚡ 专业测试

• 完全参数化执行
• 动态变量检测与替换
• 多模型对比（Claude、GPT-4、Azure OpenAI、Ollama）

📚 提示词管理

• 结构化的库，支持搜索和标签
• 完整的执行历史记录，并可筛选
• 支持导出与导入功能

支持的模型

• Claude 3.5 Sonnet（20万上下文）：卓越的推理能力
• GPT-4.1（20万上下文）：细致的分析能力
• O3（100万上下文）：快速执行
• Azure OpenAI：企业级解决方案
• Ollama 模型：本地 AI，支持 Llama、Mistral、Code Llama 等

配置

Docker（推荐）

# Anthropic（默认）
-e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

# OpenAI  
-e OPENAI_API_KEY="sk-..."

# Azure OpenAI
-e AZURE_OPENAI_API_KEY="your-key"
-e AZURE_OPENAI_BASE_URL="https://your-resource.openai.azure.com"

# Ollama（本地 AI）
-e OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
-e DEFAULT_AI_PROVIDER="ollama"

本地开发

# 克隆并配置
git clone https://github.com/insaanimanav/promptforge.git
cd promptforge

# 配置环境
cp .env.example .env
# 在 .env 中添加你的 API 密钥

# 运行
cd api && go run main.go

API 参考

核心集成接口：

• POST /api/critique - 分析提示词
• POST /api/execute - 参数化测试
• POST /api/generate-eval - 创建测试套件
• GET /api/prompts - 管理提示词库

贡献

专为提示工程社区打造，欢迎贡献：

• 🌐 新增 AI 模型集成
• 📊 优化评估指标
• 🎨 改进 UI/UX
• 🔧 性能优化

1. Fork 仓库
2. 创建特性分支：git checkout -b feature/name
3. 提交 Pull Request

许可证

GPLv3 - 用心打造，只为更好的 AI 交互

PromptForge 快速上手指南

PromptForge 是一款专为提示词工程（Prompt Engineering）打造的工作台，支持智能生成、深度分析及系统化测试提示词。它基于 Go 语言构建，以速度和可靠性为核心，帮助开发者将提示词编写从“艺术”转变为“科学”。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux、macOS 或 Windows（需安装 Docker Desktop 或 WSL2）。
• 运行时依赖（二选一）：
  • Docker（推荐）：已安装 Docker Engine 及 Docker Compose。
  • Go 语言环境：如需本地源码运行，需安装 Go 1.20+ 版本。
• API 密钥：至少准备一个主流大模型服务的 API Key（如 Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Azure OpenAI 或本地 Ollama）。

安装步骤

您可以选择使用 Docker 一键部署（推荐），或通过源码本地运行。

方式一：Docker 部署（推荐）

使用单行命令即可启动服务。请将 your-key 替换为您实际的 API 密钥。

启动 Anthropic (Claude) 版本：

docker run -d -p 8080:8080 -e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..." ghcr.io/insaanimanav/prompt-forge:main

启动其他模型版本（示例）：

• OpenAI: 将环境变量改为 -e OPENAI_API_KEY="sk-..."
• Ollama (本地模型): 添加 -e OLLAMA_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434" -e DEFAULT_AI_PROVIDER="ollama"
  • 注意：Mac/Windows 用户可能需要使用 host.docker.internal 来访问宿主机的 Ollama 服务。

方式二：源码本地运行

适合需要二次开发或调试的用户。

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/insaanimanav/promptforge.git
cd promptforge

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入您的 API Keys

# 3. 启动服务
./start.sh
# 或者手动启动后端：
cd api && go run main.go

基本使用

安装完成后，按照以下步骤开始优化您的提示词：

1. 访问界面 打开浏览器访问 http://localhost:8080。

2. 智能生成提示词 (Smart Crafting)

   • 在输入框中描述您想要的功能（例如：“创建一个提取 JSON 数据的 Python 函数”）。
   • 点击 Generate，AI 将基于最佳实践为您起草初始提示词，并提供改进建议。

3. 深度分析与评分 (Advanced Analysis)

   • 选中任意提示词，点击 Analyze。
   • 系统将检查提示词的清晰度、潜在偏见及安全性，并给出优化评分和具体修改意见。

4. 系统化测试 (Systematic Evaluation)

   • 点击 Evaluate 生成测试套件。
   • PromptForge 会自动创建包含边缘情况、拼写错误变体、安全性测试在内的多组测试用例。
   • 支持并排对比不同模型（如 Claude 3.5 vs GPT-4）在同一提示词下的表现。

5. 管理与版本控制

   • 所有测试通过的提示词会自动保存至库中，支持标签搜索和历史版本回溯，确保您永远不会丢失有效的提示词方案。